*** For English read below *** 

Det er en tidskrævende opgave at koorigere små fejl eller uensartethed i datasæt.
Opgaven i at skabe et homogent datagrundlag vil ofte tage meget længere tid, end man havde forestillet sig, at den opgave skulle tage.
Man ønsker egentlig ikke at bruge sin tid på at rydde op i data og rense op i fejl, fordi man vil gerne i gang med at udvikle sin analyse af datamaterialet.
Men rene data er en forudsætning for at kunne skabe pivottabeller, databaser og lave statistik eller grafer; og det er her OpenRefine kommer ind i billedet.

OpenRefine er udviklet til at rydde op i data og skabe homogene data, og det kan spare dig for mange timers oprydningsarbejde.

OpenRefine er et stort program med mange smarte funktioner, men på dette kursus afgrænser vi os.
Du kan lære at bruge nogle få funktioner, som du kan få glæde af, hvis du arbejder med digitaliserede historiske data, som er organiseret i rækkker og kolonner.
Det kan f.eks. være folketællinger, begravelsesprotokoller, Øresundstoldens protokoller eller historiske metadata fra Det Kgl. Bibliotek.
Din faglige viden og dit domænekendskab kommer i spil, når du skal udvælge de mest relevante rå data og rense data dem op, fordi hvilke konsekvenser får oprydningen og systematiseringen for din analyse?
Dette kursus tager to timer, og de er godt givet ud.

Kurset bliver afviklet på engelsk, hvis der er deltagere, som ikke taler dansk.

Download OpenRefine herfra inden kurset: https://openrefine.org/

Correcting small errors or inconsistencies in datasets is a time-consuming task.
The task of creating a basis of homogeneous data will often take much longer than imagined.
You don't really want to spend your time scrubbing data and cleaning up errors, because you really want to start developing your analysis of the data material.
But clean data is a prerequisite for pivot tables, databases, statistics, or graphs; and this is where OpenRefine comes into play.

OpenRefine is developed to clean up data and to create homogeneous data, and it can save you many hours of work.

OpenRefine is a large program with many smart functions, but in this course we limit ourselves.
You can learn to use a few features that you can benefit from when working with digitized historical data that is organized in rows and columns.
It will often be records like for example censuses, burial protocols, the Sound Toll or historical metadata from the Royal Danish Library.
Your professional knowledge and your domain knowledge come into play when you have to select the most relevant raw data and clean up the data, because what consequences does the cleaning and systematization have for your analysis?
This course takes two hours, and they are well spent.

The course is in English if there are people among the participants who do not speak Danish.

Download OpenRefine from here before the course:  https://openrefine.org/